MATLAB实现基于大津法与迭代法的图像二值化分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像二值化分割，结合大津法与迭代法自动确定最优阈值，高效处理灰度图像，显著提升分割效果。适用于医学图像分析和机器视觉等领域，操作简便，结果精准。

详 情 说 明

基于大津法与迭代法的图像二值化分割系统

项目介绍

本项目实现了一套基于大津法（Otsu法）和迭代法的图像二值化算法系统。系统通过分析图像的灰度分布特性，自动计算最优分割阈值，将输入的灰度图像或彩色图像高效地转换为黑白二值图像。该系统具有稳定的处理性能和良好的分割效果，可广泛应用于医学图像分析、工业机器视觉、文档文字识别等多个领域。源码经过充分测试与调试，具备较高的实用价值。

功能特性

• 双算法支持：集成了经典的大津法（Otsu）和迭代阈值法两种自适应阈值确定算法，可根据需求选择使用。
• 自动图像转换：支持常见的图像格式（如JPG, PNG, BMP等）作为输入。若输入为彩色图像，系统会自动将其转换为灰度图像进行处理。
• 自适应阈值计算：算法能够根据图像本身的灰度直方图分布，自动计算出将前景与背景分离的最佳阈值，无需人工干预。
• 处理结果输出：输出高质量的二值图像（黑白图像），其中黑色像素（0）代表背景，白色像素（255）代表前景。同时，程序会在命令行界面显示最终计算得到的阈值。
• 结果保存功能：支持将处理后的二值图像保存为用户指定格式的图像文件。

使用方法

1. 准备图像：将待处理的图像文件放置于程序可访问的目录下。
2. 运行程序：启动主程序文件 (main.m)。
3. 输入图像路径：根据程序提示，在命令行中输入待处理图像的完整文件路径。
4. 选择算法：根据提示选择希望使用的二值化算法（大津法或迭代法）。
5. 获取结果：程序处理完成后，将在命令行窗口中显示计算得到的最优阈值。同时，处理生成的黑白二值图像会显示在屏幕上。
6. 保存图像：程序会提示用户是否保存结果。若需要保存，请输入希望保存的文件路径及文件名（包含扩展名，如 result.png）。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 硬件要求：无特殊要求，能够正常运行MATLAB的计算机即可。处理高分辨率图像时，建议拥有足够的内存（RAM）。

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心流程与控制逻辑，其主要能力包括：引导用户完成图像文件路径的输入与校验、自动判别并执行彩色图像至灰度图像的转换、提供算法选择接口以调用相应的大津法或迭代法阈值计算模块、依据所获阈值完成图像的二值化分割操作、显示原图与结果图以供对比分析，并最终提供结果图像的保存功能。